Ինքնավերականող համաձայնության գիտելիքի պաշար գեներատիվ ԱԻ-ով

Մեծ ձեռնարկություններին ծրագրային ապահովում առաքող ընկերությունները պետք է կանգնած լինեն անվերջ ապահովության հարցաթերթիկների, համաձայնության աուդիտների և վաճառողի գնահատանների ნაკվերը: Ավանդակի մոտեցումը—քաղաքականությունների ձեռքով պատճենագրման‑պակցված, աղյուսակային հետևման և անհայտ էլ‑փոստների թելագների—ստորին երեք կրիտիկական խնդիրներ է ստեղծում.

Procurize-ի նոր Ինքնավերականող Համաձայնության Գիտելիքի Պաշար (SH‑CKB) այս խնդիրներին թվականում է՝ փոփոխելով համաձայնության հավաքածուն կենդանի օրգանիզմի: Գեներատիվ ԱԻ‑ի, իրական‑ժամանակի վավերացման շարժիչի և դինամիկ գիտելիքի գրաֆի միջոցով համակարգը ինքնաբերաբար հայտնաբերում է շողընդ, վերականգնում ապացույցները և տարածում թարմացումները յուրաքանչյուր հարցաթերթի վրա.

1. Հիմնական հասկացություններ

1.1 Գեներատիվ ԱԻ որպես ապացույցների կազմիչ

Մեծ լեզվի մոդելները (LLM) որոնք թրենավորվել են ձեր կազմակերպության քաղաքականությունների, աուդիտների լոգների և տեխնիկական արխիվների վրա, կարող են լրիվ պատասխաններ կազմել ըստ պահանջի: Դարձրելով մոդելը կառուցված հրամանի վրա, որը ներառում է:

• Վերահսկման հղում (օր․ ISO 27001 A.12.4.1)
• Ընթացիկ ապացույցների արխիվներ (օր․ Terraform-states, CloudTrail logs)
• Համաձայնված ձայնք (կրկնակի, գործարար‑համակարգչային)

Մոդելը տալիս է ենթագրի պատասխան, որը պատրաստ է վերանայում.

1.2 Իրական‑ժամանակի վավերացման շերտ

Նորակազմված, կանոնի‑չափագրված և ML‑կառավարված վավերացիչները շարունակաբար ստուգում են:

• Ապացույցների թարմություն – ժամանշաններ, տարբերակների համարներ, հեշ‑հաշվարկներ:
• Կանոնի հարաբերականություն – նոր կանոնների տարբերակների քարտեզագրվումը առկա վերահսկումների հետ:
• Սեմանտիկա համախնամություն – գեներատիվ տեքստի և աղբյուր փաստաթղթերի փոխհամեմատման միավորներ.

Երբ վավերիչը՝ գծում է անհամապատասխանություն, գիտելիքի գրաֆը նշում է գագաթը որպես «հնացած» և ակտիվացնում վերականգնումը.

1.3 Դինամիկ Գիտելիքի Գրաֆ

Բոլոր քաղաքականությունները, վերահսկումները, ապացույցների ֆայլները և հարցաթերթիկների կարևորակետերը դառնում են գագաթներ ուղղված գրաֆում: Կցվածները (edges) ցույց են տալիս կապերը՝ ինչպես «ապացույց է», «դասակարգված է» կամ «պահանջում է թարմացում, երբ»: Գրաֆը հնարավորություն է տալիս.

• Ազդեի վերլուծություն – իդենտիֆիկացնել, թե որոնք են հարցադրման պատասխանները, որոնք կախված են փոփոխված քաղաքականությունից:
• Տարբերակների պատմություն – յուրաքանչյուր գագաթ ունի ժամանակային գծ, որն ապահովում է աուդիտների հետակառուցվածք:
• Հարցումների ֆեդերացիա – ներքեւի գործիքները (CI/CD գծեր, տիկտների համակարգեր) կարող են վերցնել վերջին համաձայնության տեսքը GraphQL‑ով:

2. Արխիտեկտուրալ Նկատարկություն

Ստորև ներկայացված է բարձր‑ստորակետի Mermaid‑սկան, որը պատկերացնում է SH‑CKB տվյալների ընթացքը.

  flowchart LR
    subgraph "Input Layer"
        A["Policy Repository"]
        B["Evidence Store"]
        C["Regulatory Feed"]
    end

    subgraph "Processing Core"
        D["Knowledge Graph Engine"]
        E["Generative AI Service"]
        F["Validation Engine"]
    end

    subgraph "Output Layer"
        G["Questionnaire Builder"]
        H["Audit Trail Export"]
        I["Dashboard & Alerts"]
    end

    A --> D
    B --> D
    C --> D
    D --> E
    D --> F
    E --> G
    F --> G
    G --> I
    G --> H

Ձևավորումներն են տեղադրված մեջբերված ‟double quotes”; escapers չեն պահանջվում:

2.1 Տվյալների ներմուծում

1. Policy Repository կարող է լինել Git, Confluence կամ առանձնահատված քաղաքականություն‑as‑code պահոց:
2. Evidence Store ընդունում է արտագրություններ CI/CD, SIEM կամ ամպային աուդիտների լոգերից:
3. Regulatory Feed բերում նորացումներ պրովայդերներից՝ ինչպիսիք են NIST CSF, ISO, և GDPR տեսանելիություն:

2.2 Գիտելիքի Գրաֆի Քարտուղար

• Օբյեկտների դուրսբաստում՝ չսինարտացված PDF‑ները փոխարկում են գագաթների, օգտագործելով Document AI:
• Կապերի ալգորիթմներ (սեմանտիկա համապարցված + կանոնային ֆիլտրեր) ստեղծում են կապերը:
• Տարբերակների ժղոցներ պահպանվում են գագաթների հատկանիշների մեջ:

2.3 Գեներատիվ ԱԻ ծառայություն

• Գործում է անվտանգ անկյունը (օր․ Azure Confidential Compute):
• Օգտագործում է Retrieval‑Augmented Generation (RAG): գրաֆը տրամադրում է համատեքստային մաս, LLM-ը գեներացնում է պատասխանը:
• Արդյունքում լինում են cite‑ID‑ներ, որոնք կապում են իշխող գագաթների հետ:

2.4 Վավերացման շարժիչ

• Կանոնը ստուգում է ժամանիշի թարմացումը (now - artifact.timestamp < TTL).
• ML դասակարգիչը նշում է սեմանտիկա շողընդ (embedding distance > threshold).
• Յողակել‑ը: անճշգրիտ պատասխանները ծառայում են որպես կապի‑սարքանյութերի վերաթողնում LLM-ի համար:

2.5 Ելքային շերտ

• Questionnaire Builder վերածում է պատասխանները վաճառքի հատուկ ձևաչափերում (PDF, JSON, Google Forms).
• Audit Trail Export ստեղծում է անխափան լեգեր (օր․ on‑chain hash) աուդիտների համար:
• Dashboard & Alerts ցույց են տալիս առողջապահության չափանիշները՝ % հնացած գագաթներ, վերանման լատենություն, ռիսկի վիճակագրություն:

3. Ինքնավերականաշրջան Գործողությունը

Բաջորադաշտի Քայլ‑քայլ հոսք

Այս պուլսը ինքնակառավարում է համաձայնության հավաքածուն, դարձնելով այն ինքնավերականող համակարգ, որը երբեք չի թողնում հնացած ապացույցը վստահության աուդիթում.

4. Սարքափնտվողների պաշարների ու իրավական թիմերի օգուտները

1. Ժամանակի ամպի նվազեցում – միջին პასუხի գեներումը նվազեցնում է օրերինից մինչև րոպեներ:
2. Ընդսկզբի ճշգրտություն – իրական‑ժամանակի վավերացումը հեռացնում է մարդկանց սխալները:
3. Աուդիտ‑պատրաստ ճշգրտում – յուրաքանչյուր վերագեներացման միջոց տեղադրված է կրիպտոգրոսկոպիկ հեշ‑հիշողություն, որը բավարարում է SOC 2 և ISO 27001 փաստաթղթերի պահանջները:
4. Զարգացած համագործակցություն – տարբեր արտադրական թիմերը կարող են ավերը տրամադրել ապացույցները միաժամանակ առանց իրենց բանկումն, գրաֆը ինքնակարգում է բարդությունները:
5. Ապագա‑պաշտպանում – շարունակական կանոնների աղբյուրը ապահովում է հավաքածուի համատեղականությունը առաջիկա ստանդարտների (օր․ EU AI Act Compliance, privacy‑by‑design) հետ:

5. Ինստիտուտային պլանակազմի հիմունքները

5.1 Պահանջներ

5.2 Փակրի ներդրումներ

5.3 Հաջողության չափանիշներ

• Միջին պատասխանման ժամանակ (MTTA) – նպատակ < 5 րոպե:
• Հնացած գագաթների տոկոսադրույք – նպատակ < 2 % ըստ գիշերային արխիվներից:
• Կանոնների ծածկույթ – % ակտիվ ֆրայմուեստների, որտեղ բոլոր ակտիվ հղումները թարմ են > 95 %:
• Աուդիտի հայտնաբերումներ – կտրման հետազոտությունների հետազոտությունների նվազեցում ≥ 80 %:

6. Իրական Ձեր Կետային Օրինակը (Procurize Beta)

Ընկերություն: FinTech SaaS, որով աշխատում են ձեռնարկությունների բանկերը
Խնդիր: 150+ պահպանման հարցաթերթիկ մեկ տարբերվում, 30 % SLA‑ը չի իրականացվում հնացած քաղաքականության աղբյուրների պատճառով:
Լուծում: Շատեց SH‑CKB‑ը Azure Confidential Compute-ի վրա, միացրեց Terraform‑state պահոցը և Azure Policy‑ին:
Արդյունք:

• MTTA‑ը նվազեցրեց 3 օր → 4 րոպե:
• Հնացած ապացույցները նվազեցվեց 12 % → 0.5 % մեկ ամսվա ընթացքում:
• Աուդիթի թիմերը զեկուցել են զրո ապացույցի հետ կապված հայտնաբերումներ հաջորդական SOC 2‑ի աուդիթում:

Այս օրինակն տրամաբանական է՝ ինքնավերականող գիտելիքի պաշարն արդեն հիմա անհգագումարած մրցամրնի ամպած պայման է:

7. Ռիսկերը և կանխարգելման մեխանիզմները

8. Ապագա Ուղղումներ

1. Դարերին֊ցանց աջակցություն տարբեր կազմակերպությունների հետ – Երկու կամ ավելի ընկերություններ կարող են առանց գաղտնի տվյալների համատեղ օգտագործում անանուն գեղարխիվներ, այնպէս բարելավելով վավերացման մոդելները:
2. Explainable AI (XAI) նշումներ – Կցել confidence‑score‑ներ և պատճե‑բացատրություններ յուրաքանչյուր գեներատիվ պարբերակին, օգնելով աուդիտերին ըմբոստին տեսնել դրականությունը:
3. Zero‑Knowledge Proof ինտեգրավել – Հնարավոր է տրամադրել կրիպտոգրոսկոպիկ ապացուցում, որ պատասխանն արտագրվում է վավեր ապացույցից առանց իրենը բացահայտելու:
4. ChatOps‑ինտեգրացիա – Անձեռք տալ անվտանգության թիմերին հարցնել գիտելիքի պաշարլի միջոցով Slack/Teams, ստանալ ընթացիկ, վավերացված պատասխաններ:

9. Սկսելու ուղեցույց

1. Կրկնել օրինակային իրականը – git clone https://github.com/procurize/sh-ckb-demo.
2. Կարգավորել քաղաքականության պահոցը – ավելացնել .policy պանակի հետ YAML կամ Markdown ֆայլերով:
3. Կարգավորել Azure OpenAI – ստեղծել ռեսուրս՝ confidential compute դրոշակով:
4. Տեղադրել Neo4j – օգտագործելով Docker‑compose‑ը պահոցում:
5. Գործարկել ներմուծման գրաֆը – ./ingest.sh.
6. Սկսել վավերացման գհալիրը – crontab -e → 0 * * * * /usr/local/bin/validate.sh.
7. Բացել վահանակը – http://localhost:8080 և դիտեք ինքնավերականող գործընթացը իրականում:

Դիտել նաև

• ISO 27001:2022 ստանդարտ – Նկարագրություն և թարմացումներ (https://www.iso.org/standard/75281.html)
• Գրաֆների մանկական ցանցեր գիտելիքի գծանշման համար (2023) (https://arxiv.org/abs/2302.12345)